อธิบายวงจรชีวิตของการวิเคราะห์ข้อมูล

การขยายตัวทางดิจิตอลข้ามแพลตฟอร์มรับรองการปรับให้เป็นส่วนตัวและการปรับแต่งเพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับการบริการลูกค้า ในขณะที่ไม่ตระหนักถึงการสะสมข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมหาศาลในแต่ละบัญชีการโต้ตอบ การบริโภคดิจิทัลที่สม่ำเสมอนำไปสู่การสร้างข้อมูลที่สอดคล้องกัน ซึ่งองค์กรต่างๆ ได้รับเพื่อสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจของตน

แม้ว่าจะเป็นการขยายข้อมูลที่มีค่า ลองนึกภาพการดำดิ่งลงไปในกองข้อมูลเพื่อค้นหาแง่มุมที่เป็นประโยชน์โดยไม่ต้องมีกลยุทธ์หรือเครื่องมือที่ไม่เหมือนใคร ไม่ง่ายนัก แต่นี่คือจุดที่วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูลทำงาน เช่นเดียวกับวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานเพื่อล้างข้อมูลและสร้างแบบจำลองข้อมูล วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรลดความซับซ้อนในการทำงานผ่านกระบวนการบิ๊กดาต้าเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

เรียนรู้วิทยาการข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่งของคุณ

วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็นหกขั้นตอน แต่ก่อนอื่น เรามาเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลกัน!

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอาวุธที่จำเป็นในการช่วยเหลือด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการทำงานผ่านข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้ขั้นตอนต่างๆ ใช้การวิเคราะห์เชิงคำนวณอย่างเป็นระบบเพื่อตีความข้อมูลและค้นหารูปแบบและความผิดปกติตามข้อมูลที่บรรจุอยู่ รูปแบบเหล่านี้ได้รับการประเมินและทำความสะอาดเพิ่มเติมเพื่อดึงฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างและเก็บเกี่ยวค่าข้อมูลเชิงลึกจากโครงสร้าง

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจและองค์กรใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นสำหรับกระบวนการตัดสินใจ ซึ่งเป็นเครื่องมือในการปรับปรุงการทำงานผ่านทรัพยากรที่ลดลงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน ชุดข้อมูลที่เชื่อถือได้เพื่อประสิทธิภาพยังช่วยให้องค์กรสามารถคาดการณ์ตามสถิติเพื่อกำหนดเป้าหมายในอนาคตได้

ใช้หกขั้นตอนเหล่านี้ เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของการวิเคราะห์ข้อมูลผ่านข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง!

วงจรการวิเคราะห์ข้อมูล

วิธีการทีละขั้นตอนนี้มีประสิทธิภาพสำหรับวงจรการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อจัดการโครงการวิเคราะห์ข้อมูลจริง สามารถช่วยจัดระเบียบคุณลักษณะข้อมูลและการประมวลผลผ่านแผนงานที่มีโครงสร้าง แต่ละขั้นตอนมีความสำคัญในการให้ข้อมูลและใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีคุณค่า ด้วยการวิเคราะห์ที่ถูกต้อง นักวิเคราะห์สามารถประเมินได้ว่าจะดำเนินการตามแผนที่มีอยู่ก่อนหรือใช้ประโยชน์จากแนวทางเชิงกลยุทธ์ใหม่ ต่อไปนี้คือขั้นตอนทั้งหกของวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนที่ 1: การค้นพบ

ในฐานะที่เป็นจุดเริ่มต้นของวงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนทำหน้าที่เป็นฐานในการรับข้อมูล ประเมินทรัพยากรที่มีอยู่ กำหนดโดเมนธุรกิจ และค้นหาข้อบกพร่องในกลยุทธ์ทางธุรกิจเพื่อกำหนดเป้าหมายในสมมติฐานที่ดูแลจัดการ และทดสอบกับโครงการ สิ่งสำคัญที่สุดของขั้นตอนนี้ต้องการข้อมูลที่เกี่ยวข้องจำนวนมาก

ในขณะที่ทีมวิเคราะห์ข้อมูลทำงานผ่านโครงการและแผน พวกเขาทำงานเพื่อพัฒนาความเข้าใจเชิงลึกของบริบทเพื่อทำความเข้าใจข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้น หากทำงานในโครงการเพื่อให้บริการลูกค้า ให้วิเคราะห์ความต้องการและค้นหาจุดที่ขาดหายไปในโครงการผ่านกระบวนการวางกรอบ วิเคราะห์ประเด็นเหล่านี้เพิ่มเติมเพื่อสร้างสมมติฐานเบื้องต้นเพื่อพิจารณาความล้มเหลวหรือผลลัพธ์ที่น่าพอใจของโครงการ

ขั้นตอนที่ 2: การเตรียมข้อมูล

ขั้นตอนการจัดเตรียมข้อมูลหมายถึงขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลเพื่อเตรียมการสำหรับขั้นตอนต่อไปซึ่งรวมถึงการประเมินและการปรับสภาพ หลังจากนั้นสามารถขยายไปยังกระบวนการสร้างแบบจำลองสำหรับโครงการ กระบวนการรวบรวมข้อมูลใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายซึ่งประกอบด้วยการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง แหล่งข้อมูลภายนอก หรือแหล่งที่โดดเด่นที่สุด ได้แก่ อุปกรณ์ดิจิทัล เช่น อุปกรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย IoT การเตรียมข้อมูลช่วยให้ข้อมูลสำคัญผ่านกรอบเวลาและทรัพยากรที่จำกัด เพื่อให้นักวิเคราะห์สามารถระบุเครื่องมือกระบวนการสร้างแบบจำลองได้

ตรวจสอบโปรแกรม US - Data Science ของเรา

ขั้นตอนที่ 3: การวางแผนแบบจำลอง

ขั้นตอนการวางแผนแบบจำลองเน้นการวิเคราะห์คุณภาพของข้อมูลและใช้ analytics sandbox เพื่อจัดเก็บและประเมินชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมสำหรับโครงการ แซนด์บ็อกซ์การวิเคราะห์คือสภาพแวดล้อมที่มีส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม Data Lake โดยรวมซึ่งใช้ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลเว็บ และข้อมูลโซเชียลมีเดียทั้งหมดสามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในระยะเวลาที่จำกัดโดยใช้เครื่องมือที่จำเป็นภายใต้แซนด์บ็อกซ์การวิเคราะห์

การวางแผนแบบจำลองได้รับการประมวลผลภายใต้การมีอยู่ของแซนด์บ็อกซ์การวิเคราะห์ ซึ่งทีมจะดำเนินการโหลดข้อมูลผ่านสามขั้นตอน

• ETL (แยกการโหลดการแปลง): ต้องการการแปลงข้อมูลเพื่อให้เป็นไปตามกฎทางธุรกิจก่อนที่จะโหลดในแซนด์บ็อกซ์
• ELT (แยกการแปลงโหลด): กำหนดให้โหลดข้อมูลในแซนด์บ็อกซ์ก่อนที่จะแปลงตามกฎที่ตั้งไว้
• ETLT( Extract Transform Load Transform): รวมสองกระบวนการที่กล่าวถึงและประกอบด้วยการแปลงสองระดับ

ทีมวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อประเมินตัวแปรเพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูลและค้นหาความไม่สอดคล้องกันสำหรับการปรับปรุง เช่น ค่าที่ไม่สมเหตุสมผล ค่าที่ซ้ำกัน หรือการสะกดคำผิด โดยจะล้างข้อมูลเพื่อให้การประมวลผลข้อมูลราบรื่นยิ่งขึ้นสำหรับขั้นตอนต่อไปในกระบวนการสร้างแบบจำลอง

ขั้นตอนที่ 4: การสร้างแบบจำลอง

ชุดข้อมูลถูกสร้างขึ้นในขั้นตอนนี้สำหรับการวิเคราะห์ การทดสอบ และการฝึกอบรมเพื่อสร้างและดำเนินการแบบจำลองเพิ่มเติมตามโครงสร้างและการประเมินที่วางแผนไว้ โมเดลที่พัฒนาขึ้นจะทำงานภายใต้กระบวนการปรับใช้ซ้ำๆ เพื่อประเมินว่าโมเดลนั้นเป็นไปตามวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่วางแผนไว้ในโครงการตามเวลาจริงหรือไม่ แม้ว่ากระบวนการสามารถรวบรวมได้ในอินสแตนซ์เดียว แต่การเปลี่ยนแปลงไคลเอนต์ที่สอดคล้องกันมักจะทำให้เป็นกระบวนการซ้ำซาก

เนื่องจากกระบวนการนี้ต้องการการทดลองอย่างละเอียดถี่ถ้วนเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด วิธีการสร้างแบบจำลองทางสถิติ เช่น ต้นไม้การตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม เทคนิคการถดถอย และการสร้างแบบจำลองฟอเรสต์แบบสุ่มจึงถูกนำไปใช้กับแบบจำลองเพื่อเปรียบเทียบคุณภาพและประสิทธิภาพของแบบจำลอง นักวิเคราะห์มักจะต้องเรียกใช้ตัวแปรโมเดลหลายตัวพร้อมกันในโครงการต่างๆ เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพและขยายผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ขั้นตอนที่ 5: ผลลัพธ์การสื่อสาร

ขั้นตอนการสื่อสารต้องการให้นักวิเคราะห์ดึงลูกค้าและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องในโครงการอย่างแข็งขัน และวิเคราะห์ความซับซ้อนของแบบจำลอง ความต้องการของโครงการ และไม่ว่าแบบจำลองที่กำหนดไว้จะประสบความสำเร็จหรือไม่ ขั้นตอนนี้ต้องการให้นักวิเคราะห์รักษาการสื่อสารข้อมูลที่ขยายรายละเอียดที่เป็นไปได้ทั้งหมดและผลการวิเคราะห์ คุณค่าทางธุรกิจที่ยึดถือระหว่างการสร้างแบบจำลอง และสรุปโครงการโดยรวม

โครงการอาจไม่สิ้นสุดที่นี่และต้องการให้นักวิเคราะห์ทำการเปลี่ยนแปลงหลายอย่างตามที่ลูกค้ากำหนด หากพบว่ามีความไม่สอดคล้องกัน อย่างไรก็ตาม การแก้ไขปัญหามีความจำเป็นในการส่งมอบตามความต้องการของลูกค้า นักวิเคราะห์ต้องอธิบายกระบวนการอย่างคล่องแคล่วและละเอียดที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อให้ข้อมูลใด ๆ ที่เป็นไปได้

ขั้นตอนที่ 6: ดำเนินการ

ขั้นตอนนี้หมายถึงการดำเนินการวิเคราะห์ขั้นสุดท้ายในโครงการและเตรียมรายงานโดยละเอียดเกี่ยวกับการค้นพบที่สำคัญ รหัส การบรรยายสรุป และเอกสารอื่นๆ เพื่อขยายไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่มีอำนาจ นักวิเคราะห์ได้จัดตั้งโครงการนำร่องเพิ่มเติมเพื่อดำเนินการภายใต้สภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมและประเมินประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมแบบเกือบเรียลไทม์

โครงการได้รับการติดตามเพื่อดูว่าเป็นไปตามและให้ผลลัพธ์ตามวัตถุประสงค์ที่แนะนำหรือไม่ หากเกิดข้อผิดพลาด นักวิเคราะห์จะย้อนกลับไปในขั้นตอนเพื่อทำการเปลี่ยนแปลง หากแบบจำลองให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการได้สำเร็จ โครงการจะถูกขยายให้ทำงานในสภาพแวดล้อมจริง

ขับเคลื่อนเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณด้วยใบรับรองขั้นสูง

สนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์หรือไม่? มุ่งหน้าสู่ โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ของ upGrad จาก IIIT-Bangalore เพื่อเริ่มต้นการเดินทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ!

โปรแกรมนี้ออกแบบมาเฉพาะสำหรับน้องใหม่ด้านวิศวกรรม ผู้เชี่ยวชาญด้านไอที ผู้จัดการฝ่ายขาย และผู้ใช้อีคอมเมิร์ซ เพื่อเสริมสร้างทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อก้าวเข้าสู่ตลาดวิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักสูตรนี้รวมทักษะการเขียนโปรแกรมทางสถิติและ Python ขั้นพื้นฐานเข้ากับ SQL ขั้นสูง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการแสดงภาพเพื่อทำความเข้าใจและสร้างแบบจำลองวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง

อุตสาหกรรมที่กำลังพัฒนาและมีศักยภาพในการเติบโตอย่างรวดเร็วจะต้องมีบุคคลที่มีทักษะที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม และหลักสูตรนี้จะจัดเตรียมหลักสูตรแบบไดนามิกให้กับผู้เรียน ผู้เรียนจะได้รับความช่วยเหลือเพิ่มเติมบนแพลตฟอร์ม upGrad ด้วยการสนับสนุนด้านอาชีพแบบ 360 องศา การช่วยเหลือนักศึกษาตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน และการศึกษาจากผู้เชี่ยวชาญชั้นนำในอุตสาหกรรม

ลงทะเบียนตอนนี้เพื่อรับสิ่งที่ดีที่สุดจากหลักสูตรนี้!

บทสรุป

วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่เน้นรายละเอียดมาก ซึ่งใช้ขั้นตอนเชิงลึก 6 ขั้นตอนในการประเมินและเตรียมข้อมูลเพื่อปรับใช้โมเดลที่มีโครงสร้างที่ดี การทราบแรงบันดาลใจของโครงการและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจสามารถช่วยนักวิเคราะห์ค้นหาทิศทางสำหรับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลของตนได้ ในฐานะนักวิเคราะห์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแนวคิดที่ถูกต้องเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าในการจัดคิวทรัพยากรที่มีอยู่ของคุณ และใช้มันเพื่อค้นหาและบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ